Django集成搜索引擎Elasticserach

时间 2019-12-04

标签 django 集成搜索引擎 elasticserach 栏目 Python 繁體版

原文原文链接

1.背景

当用户在搜索框输入关键字后，咱们要为用户提供相关的搜索结果。能够选择使用模糊查询like关键字实现，可是 like 关键字的效率极低。查询须要在多个字段中进行，使用 like 关键字也不方便,另外分词的效果也不理想。javascript

全文检索方案

全文检索即在指定的任意字段中进行检索查询。html
全文检索方案须要配合搜索引擎来实现。java

搜索引擎原理

搜索引擎进行全文检索时，会对数据库中的数据进行一遍预处理，单独创建起一份索引结构数据。python
索引结构数据相似字典的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。jquery
搜索引擎进行全文检索时，将关键字在索引数据中进行快速对比查找，进而找到数据的真实存储位置。数据库

2.Elasticsearch介绍

实现全文检索的搜索引擎，首选的是Elasticsearch。apache

Elasticsearch 是用 Java 实现的，开源的搜索引擎。django
它能够快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github等都采用它。后端
Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。可是，无法直接使用 Lucene，必须本身写代码去调用它的接口。bash

分词说明

搜索引擎在对数据构建索引时，须要进行分词处理。
分词是指将一句话拆解成多个单字 或词，这些字或词即是这句话的关键词。

Elasticsearch 不支持对中文进行分词创建索引，须要配合扩展elasticsearch-analysis-ik来实现中文分词处理。

3.集成Elasticsearch

3.1. Haystack介绍和安装配置

Haystack 是在Django中对接搜索引擎的框架，搭建了用户和搜索引擎之间的沟通桥梁。
- 咱们在Django中能够经过使用 Haystack 来调用 Elasticsearch 搜索引擎。
Haystack 能够在不修改代码的状况下使用不一样的搜索后端（好比 Elasticsearch、Whoosh、Solr等等）。

Haystack安装

$ pip install django-haystack
$ pip install elasticsearch==2.4.1复制代码

Haystack注册应用和路由

在django的配置文件中注册。

INSTALLED_APPS = [    'haystack', # 全文检索注册]复制代码

在总路由中新建haystack的路由。

urlpatterns = [url(r'^search/', include('haystack.urls')),]复制代码

Haystack配置

在配置文件中配置Haystack为搜索引擎后端

# Haystack
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://192.168.103.158:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'serach_mall', # Elasticsearch创建的索引库的名称
    },
}

# 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
# 搜索的每页大小
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 3复制代码

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 配置项保证了在Django运行起来后，有新的数据产生时，Haystack仍然可让Elasticsearch实时生成新数据的索引。

3.2 Haystack创建数据索引

1.建立索引类

经过建立索引类，来指明让搜索引擎对哪些字段创建索引，也就是能够经过哪些字段的关键字来检索数据。
本项目中对模型类SKU信息进行全文检索，因此在该模型类的应用（goods）中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类。索引类必须继承haystack.indexes.SearchIndex与haystack.indexes.Indexable.

from haystack import indexes

from .models import SKU


class SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    """SKU索引数据模型类"""
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

    def get_model(self):
        """返回创建索引的模型类"""
        return SKU

    def index_queryset(self, using=None):
        """返回要创建索引的数据查询集"""
        return self.get_model().objects.filter(is_launched=True) 复制代码

索引类SKUIndex说明：
- 在SKUIndex创建的字段，均可以借助Haystack由Elasticsearch搜索引擎查询。
- 其中text字段咱们声明为document=True，表名该字段是主要进行关键字查询的字段。
- text字段的索引值能够由多个数据库模型类字段组成，具体由哪些模型类字段组成，咱们用use_template=True表示后续经过模板来指明。

2.建立text字段索引值模板文件

在项目templates目录中建立text字段使用的模板文件
具体在templates/search/indexes/goods/sku_text.txt文件中定义,其中goods为应用名，sku_text.txt中的sku为模型类小写。

{{ object.id }}
{{ object.name }}
{{ object.caption }}复制代码

模板文件说明：当将关键词经过text参数名传递时
- 此模板指明SKU的id、name、caption做为text字段的索引值来进行关键字索引查询。

3.手动生成初始索引

$ python manage.py rebuild_index复制代码

第一次须要生成索引须要执行上述命令，后续会自动生成索引。

3.3 全文检索测试

准备测试表单

请求方法：GET
请求地址：/search/
请求参数：q

<div class="search_wrap fl">
    <form method="get" action="/search/" class="search_con">
        <input type="text" class="input_text fl" name="q" placeholder="搜索商品">
        <input type="submit" class="input_btn fr" name="" value="搜索">
    </form>
    ...
    ...
</div>复制代码

而后在templates/search/目录下新建search.html接收和渲染全文检索的结果.

3.4 渲染搜索结果

Haystack返回的数据包括：

query：搜索关键字
paginator：分页paginator对象
page：当前页的page对象（遍历page中的对象，能够获得result对象）
result.objects: 当前遍历出来的SKU对象。

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        <ul class="goods_type_list clearfix">
            {% for result in page %}
            <li>
                {# object取得才是sku对象 #}
                <a href="/detail/{{ result.object.id }}/"><img src="{{ result.object.default_image.url }}"></a>																
                <h4><a href="/detail/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.name }}</a></h4>
                <div class="operate">
                    <span class="price">￥{{ result.object.price }}</span>
                    <span>{{ result.object.comments }}评价</span>
                </div>
            </li>
            {% else %}
                <p>没有找到您要查询的商品。</p>
            {% endfor %}
        </ul>
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>复制代码

这里Elasticsearch替咱们把django中的视图函数写了。

搜索页分页器

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        ......
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
    $(function () {
        $('#pagination').pagination({
            currentPage: {{ page.number }},
            totalPage: {{ paginator.num_pages }},
            callback:function (current) {
                window.location.href = '/search/?q={{ query }}&page=' + current;
            }
        })
    });
</script>复制代码

这里使用的jquery.pagination.js接收要渲染的数据，固然也可使用其余框架的分页器或自定义的来接收。